方差的意義：它反映了一組資料與其平均值的偏離程度。概率論中方差用來度量隨機變數和其數學期望(即均值)之間的偏離程度。統計中的方差(樣本方差)是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數。
方差
方差是在概率論和統計方差衡量隨機變數或一組資料時離散程度的度量。許多實際問題中，研究方差即偏離程度有著重要意義。
在統計描述中，方差用來計算每一個變數(觀察值)與總體均數之間的差異。為避免出現離均差總和為零，離均差平方和受樣本含量的影響，統計學採用平均離均差平方和來描述變數的變異程度。
在概率論中，方差用來度量隨機變數和其數學期望(即均值)之間的偏離程度。
方差、標準差、和協方差之間的聯絡與區別
1、方差和標準差都是對一組(一維)資料進行統計的，反映的是一維陣列的離散程度；而協方差是對2維資料進行的，反映的是2組資料之間的相關性。
2、標準差和均值的量綱(單位)是一致的，在描述一個波動範圍時標準差比方差更方便。方差可以看成是協方差的一種特殊情況，即2組資料完全相同。
3、協方差只表示線性相關的方向，取值正無窮到負無窮。
4、協方差只是說明了線性相關的方向，說不能說明線性相關的程度，若衡量相關程度，則使用相關係數。
